尽管运行速度慢是Python的固有特性，但是大多数时候我们使用Python就意味着放弃对性能的追求。但是，即使是用纯Python完成同样的任务，老手写的代码可能比菜鸟写的代码块大几倍，甚至几十倍（这里不考虑算法因素，只考虑语言因素）).很多时候，我们把自己代码运行慢的原因归咎于python天生就慢，于是心安理得的放弃了深入探索。但是，真的是这样吗？面对python代码，你是否分析过以下问题：程序运行速度有多快？程序运行时间的瓶颈在哪里？你能做一些改进来提高运行速度吗？为了更好的理解python程序，我们需要一套工具，可以记录代码的运行时间，并生成性能分析报告，方便深入理解代码，从而进行有针对性的优化（本文重点介绍代码性能分析，而不是如何优化）。谁快谁慢假设有一个字符串，你想用字符'-'替换其中的空格，用python实现很简单，下面是四种解决方案：defslowest_replace():replace_list=[]fori,charinenumerate(orignal_str):c=charifchar!=""else"-"replace_list.append(c)return"".join(replace_list)defslow_replace():replace_str=""fori,charinenumerate(orignal_str):c=charifchar!=""else"-"replace_str+=creturnreplace_strdeffast_replace():return"-".join(orignal_str.split())deffastest_replace():returnorignal_str.replace("","-")这些的效率是多少四种方案，哪种方案比较慢？？这是个问题！时间断点最直接的思路就是记录replace函数开始前的时间，记录程序结束后的时间，计算出时间差作为程序运行时间。Python提供了时间模块，time.clock()在Unix/Linux下返回CPU时间（以秒为单位，以浮点数表示），在Win下返回实时时间（Wall-clocktime），以秒为单位。由于替换函数的耗时可能很短，这里考虑执行10万次，然后检查不同函数的效率。我们的性能分析辅助函数如下：def_time_analyze_(func):fromtimeimportclockstart=clock()foriinrange(exec_times):func()finish=clock()print"{:<20}{:10.6}s".format(func.__name__+":",finish-start)这样你就可以明白上面程序的运行时间了：第一个解的时间是第四个解的45倍多，令人吃惊！同样是用python代码完成同样的功能，耗时差别很大。为了避免每次都在程序的开头和结尾插入时间断点，然后计算耗时，可以考虑实现一个上下文管理器，具体代码如下：classTimer(object):def__init__(self,verbose=False):self.verbose=详细def__enter__(self):self.start=clock()returnselfdef__exit__(self,*args):self.end=clock()self.secs=self.end-self.startself.msecs=self.secs*1000#millisecsifself.verbose使用:print'elapsedtime:%fms'%self.msecs时，只需要将测量时间的代码段放到with语句中即可，具体使用示例在要旨。在timeit上手动插入断点的方法非常原始，使用起来也不是那么方便，即使使用上下文管理器实现，也还是有些繁琐。幸运的是，Python提供了timeit模块来测试代码块的运行时间。它既提供了命令行界面又可以在代码文件中使用。CLI可以这样使用：$python-mtimeit-n1000000'"Iliketoreading.".replace("","-")'1000000loops,bestof3:0.253usecperloop$python-mtimeit-s'orignal_str="Iliketoreading."''"-".join(orignal_str.split())'1000000loops,bestof3:0.53usecperloop具体参数可以配合命令python-mtimeit-h查看帮助。常用的选项如下：-sS,--setup=S：用于初始化语句中的变量，只运行一次；-nN,--number=N：执行语句的次数，默认number会选择一个合适的；-rN,--repeat=N：重复测试的次数，默认3次；Python接口可以使用下面的程序来测试四个replace函数的运行（完整的测试程序可以在gist中找到）：def_timeit_analyze_(func):fromtimeitimportTimert1=Timer("%s()"%func.__name__,"from__main__import%s"%func.__name__)print"{:<20}{:10.6}s".format(func.__name__+":",t1.timeit(exec_times))运行结果如下：Python的timeit提供timeit.Timer()类，该类构造方法如下：Timer(stmt='pass',setup='pass',timer=
